論文の概要: Linear combinations of Gaussian latents in generative models: interpolation and beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08558v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 18:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 07:18:07.278257
• Title: Linear combinations of Gaussian latents in generative models: interpolation and beyond
• Title（参考訳）: 生成モデルにおけるガウス潜伏剤の線形結合:補間とそれ以上
• Authors: Erik Bodin, Carl Henrik Ek, Henry Moss,
• Abstract要約: ガウス変数の組合せ(COG)は、実装が容易でありながら最近の高度な手法よりも優れている汎用手法である。 COGは、潜在変数の一般線型結合を形成するというより広範なタスクに自然に対処し、潜在空間の部分空間の構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.38754204972456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sampling from generative models has become a crucial tool for applications like data synthesis and augmentation. Diffusion, Flow Matching and Continuous Normalizing Flows have shown effectiveness across various modalities, and rely on Gaussian latent variables for generation. For search-based or creative applications that require additional control over the generation process, it has become common to manipulate the latent variable directly. However, existing approaches for performing such manipulations (e.g. interpolation or forming low-dimensional representations) only work well in special cases or are network or data-modality specific. We propose Combination of Gaussian variables (COG) as a general purpose interpolation method that is easy to implement yet outperforms recent sophisticated methods. Moreover, COG naturally addresses the broader task of forming general linear combinations of latent variables, allowing the construction of subspaces of the latent space, dramatically simplifying the creation of expressive low-dimensional spaces of high-dimensional objects.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルからのサンプリングは、データ合成や拡張といったアプリケーションにとって重要なツールとなっている。 拡散、フローマッチング、連続正規化フローは様々なモードで有効性を示し、生成にはガウス潜在変数に依存している。 生成プロセスのさらなる制御を必要とする検索ベースアプリケーションやクリエイティブアプリケーションでは、潜伏変数を直接操作することが一般的になっている。 しかし、そのような操作を行う既存のアプローチ(例えば、補間や低次元表現の形成)は、特別なケースでのみうまく機能するか、ネットワークやデータモダリティに特化している。 本稿では, ガウス変数(COG)の組み合わせを, 実装が容易な汎用補間法として提案する。 さらに、COGは、潜在変数の一般線型結合を形成するというより広範なタスクに対処し、潜在空間の部分空間の構築を可能にし、高次元オブジェクトの表現的低次元空間の作成を劇的に単純化する。

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